Modelos de mundo grandes: casos de uso y ejemplos

A pesar de los avances en los modelos de lenguaje grandes, la inteligencia artificial sigue estando limitada en su capacidad de comprender e interactuar con el mundo físico debido a las restricciones de las representaciones basadas en texto.

Los modelos de mundo grandes abordan esta brecha integrando datos multimodales para razonar sobre acciones, modelar dinámicas del mundo real y predecir cambios ambientales.

Descubra qué son los modelos de mundo grandes, en qué se diferencian de otros enfoques, sus casos de uso clave, ejemplos reales y los desafíos que implica construirlos.

¿Qué es un modelo de mundo grande?

Un modelo de mundo grande (LWM) es una clase avanzada de modelos de inteligencia artificial que van más allá del enfoque basado en texto de los modelos de lenguaje grandes (LLMs). Mientras que los LLMs aprenden patrones de secuencias de lenguaje, los LWM están diseñados para integrar y procesar datos multimodales en dimensiones espaciales, temporales y físicas.

Estos modelos buscan representar el mundo real incorporando texto, imágenes, audio, señales de sensores, secuencias de video y entornos interactivos.

A menudo se describe a los LWM como un paso más hacia la construcción de sistemas de IA que puedan comprender e interactuar con el mundo físico, ofreciendo capacidades como razonamiento espacial, comprensión de video a largo plazo y la capacidad de predecir dinámicas en entornos complejos.

Figura 1: Un ejemplo de un modelo de mundo grande que puede responder preguntas en videos de YouTube.¹

Arquitectura de los modelos de mundo grandes

• Inferencia de precondición y efecto: Una característica central, respaldada por investigaciones recientes, es el modelado explícito de qué debe ser cierto antes de una acción (precondición) y qué cambios ocurren después (efecto).²
• Coincidencia semántica de estados: Los LWM utilizan módulos que alinean las precondiciones y los efectos inferidos con los estados actuales del mundo, permitiendo la predicción de acciones válidas y transiciones de estado.
• Modelos generativos: Generan videos, simulan entornos y predicen dinámicas en secuencias de video extendidas y entornos del mundo real.
• Escalabilidad: El entrenamiento se basa tanto en datos reales como en entornos de entrenamiento diversos e ilimitados, incluidas simulaciones sintéticas.

Se utilizan técnicas emergentes, como los campos de radiancia neuronal (NeRF), el splatting gaussiano y los mecanismos de atención en anillo, para mejorar la capacidad de manejar secuencias largas e interacciones dinámicas.

¿En qué se diferencia de los modelos fundacionales del mundo y otros modelos del mundo?

• Modelos fundacionales del mundo se centran en proporcionar una columna vertebral de propósito general para razonar sobre el mundo. Aun así, suelen estar más cerca del paradigma de los LLM, haciendo hincapié en la representación simbólica y semántica del conocimiento humano.
• Modelos del mundo en aprendizaje por refuerzo o robótica normalmente modelan entornos específicos para entrenar agentes autónomos, a menudo limitados a herramientas de simulación o tareas concretas.
• Modelos de mundo grandes: Van más allá al modelar secuencias largas de acciones, predecir dinámicas e integrar entradas multimodales. Los LWM enfatizan el razonamiento precondición-efecto, lo que les permite responder preguntas como “¿Esta acción es válida ahora?” y “¿Qué pasa si hago esto?”, capacidades que a menudo faltan en otros modelos.

En resumen, los modelos fundacionales del mundo proporcionan una línea base, mientras que los LWM extienden estas capacidades a sistemas de IA física y experiencias interactivas.

Perspectivas de los investigadores sobre los modelos de mundo grandes

Según la investigación sobre modelos de mundo grandes, se puede inferir que se trata de un simulador interno de propósito general que utiliza representaciones abstractas para predecir y evaluar estados futuros en entornos abiertos.

Se distingue tanto de los modelos del mundo pequeños y específicos de tareas como de las simulaciones interactivas grandes y puramente interactivas. Su propósito no es representar el mundo, sino razonar sobre él antes de actuar.

Estas son algunas de las conclusiones clave:

• En primer lugar, la escala por sí sola no es suficiente. Los entornos grandes o las simulaciones complejas no producen automáticamente modelos de mundo grandes, y los sistemas más pequeños aún pueden considerarse modelos del mundo cuando capturan cómo evolucionan los entornos. Lo que importa es la capacidad de generalizar entre tareas y dominios, no el tamaño bruto.
• En segundo lugar, los modelos de mundo grandes dependen de la abstracción. El detalle sensorial bruto suele ser demasiado frágil para la planificación general, por lo que estos modelos operan con representaciones conceptuales comprimidas que preservan lo relevante para el razonamiento entre contextos.
• En tercer lugar, los modelos de mundo grandes cambian el papel de los modelos de lenguaje. En lugar de generar acciones o texto, los modelos de lenguaje actúan como simuladores internos que predicen cómo podría responder el mundo a acciones hipotéticas, permitiendo la deliberación en lugar de la reacción.
• Por último, los modelos de mundo grandes redefinen la planificación. La planificación se convierte en un proceso de simulación de futuros posibles, comparación de resultados y selección de acciones basadas en las consecuencias esperadas, acercando el razonamiento de la IA a la toma de decisiones humana.

PoE-World

El artículo PoE-World³aborda los modelos del mundo como modelos explícitos de la dinámica del entorno que respaldan la planificación y el control. El artículo trata un modelo del mundo como algo que predice cómo cambia el entorno en respuesta a las acciones. Su preocupación central no es la escala, sino la estructura: cómo representar el mundo de una manera que respalde la generalización y el razonamiento a largo plazo.

En lugar de depender de una única red neuronal grande, los autores sostienen que los modelos del mundo deberían ser composicionales. Proponen construir el modelo del mundo a partir de múltiples expertos programáticos más pequeños, cada uno responsable de un factor específico del entorno, como el movimiento de objetos o las interacciones. Estos expertos se combinan matemáticamente para producir predicciones generales de estados futuros.

El artículo es cauteloso con respecto a los modelos del mundo neuronales grandes y de extremo a extremo. Sugiere que aumentar el tamaño del modelo por sí solo no aborda cuestiones como la interpretabilidad o el razonamiento sistemático. En su opinión, la estructura y la modularidad importan más que el número de parámetros.

Puntos clave

• Define un modelo del mundo como un predictor de observaciones futuras dadas las observaciones y acciones pasadas.
• Enfatiza la estructura composicional y simbólica en lugar de las grandes redes neuronales.
• Utiliza múltiples expertos pequeños combinados en un único modelo predictivo.
• Sostiene que los modelos de mundo grandes monolíticos tienen dificultades con el razonamiento composicional y de horizonte largo.
• Se centra en la planificación y el control en entornos restringidos en lugar de entornos abiertos.

LatticeWorld

LatticeWorld⁴utiliza el término modelo del mundo en un sentido diferente. En este artículo, un modelo del mundo es principalmente un entorno virtual interactivo a gran escala en lugar de un modelo predictivo aprendido. El enfoque está en construir mundos 3D detallados y explorables para la interacción, la simulación y la generación de datos.

El artículo trata los modelos del mundo como entornos externos con los que los agentes o los humanos pueden interactuar. Estos entornos incluyen terreno, objetos, física y múltiples agentes, y están diseñados para parecerse mucho a los entornos del mundo real a fin de reducir la brecha entre la simulación y la realidad. El énfasis está en el realismo y la interactividad, no en predecir estados futuros internamente.

Los modelos de lenguaje grandes desempeñan un papel de apoyo. Se utilizan para traducir instrucciones de texto y visuales a representaciones simbólicas que definen diseños y configuraciones de escenas. El comportamiento real del mundo, incluida la física y las interacciones, es manejado por un motor de juego en lugar de por un modelo del mundo aprendido.

Puntos clave

• Utiliza el término “modelo del mundo” para referirse a un entorno simulado interactivo de alta fidelidad.
• Se centra en la generación de mundos en lugar de en el aprendizaje de la dinámica del entorno.
• Trata los modelos del mundo como fuentes de datos e interacción, no como herramientas de razonamiento.
• Utiliza LLMs para la generación de diseños y configuraciones de escenas, no para la predicción o la planificación.
• No modela internamente transiciones de estado ni futuros contrafácticos.

SIMURA

SIMURA⁵sitúa los modelos del mundo en el centro del comportamiento inteligente. Define un modelo del mundo como un simulador interno que un agente utiliza para imaginar estados futuros antes de actuar. El artículo contrasta explícitamente esto con el razonamiento autorregresivo token por token, que, según argumenta, carece de previsión y de la capacidad de realizar evaluaciones contrafácticas.

En este marco, el modelo del mundo predice cómo responderá el entorno a las acciones candidatas. Estas predicciones se evalúan luego en relación con los objetivos del agente, lo que le permite elegir acciones basadas en resultados simulados en lugar de respuestas inmediatas. Por lo tanto, el modelo del mundo es el mecanismo que permite la planificación.

Lo que distingue a SIMURA es su escala y generalidad. El modelo del mundo se implementa utilizando modelos de lenguaje grandes y opera en entornos abiertos como la web. Los estados del mundo se representan en lenguaje natural, lo que permite la abstracción y la transferencia entre tareas sin reentrenar modelos separados para cada entorno.

Puntos clave

• Define un modelo del mundo como un simulador interno utilizado para la planificación y la toma de decisiones.
• Utiliza modelos del mundo para evaluar futuros contrafácticos antes de actuar.
• Implementa el modelo del mundo utilizando modelos de lenguaje grandes.
• Representa los estados y las transiciones del mundo en lenguaje natural en lugar de incrustaciones continuas.
• Apunta a entornos generales y abiertos en lugar de tareas concretas.

Casos de uso de los modelos de mundo grandes

Atención sanitaria

Los LWM en la atención sanitaria pueden integrar registros de pacientes, datos genómicos y datos biométricos en tiempo real con entradas ambientales. Al modelar las interacciones entre estos conjuntos de datos, pueden respaldar tratamientos personalizados, predecir riesgos de salud con mayor antelación y guiar la toma de decisiones quirúrgicas con análisis en tiempo real.

Planificación urbana y ciudades inteligentes

Al analizar los flujos de tráfico, el consumo de energía y los datos ambientales, los LWM pueden simular intervenciones a escala urbana. Por ejemplo, pueden predecir cómo los nuevos proyectos de infraestructura impactan la contaminación, la movilidad o la demanda de energía, lo que permite tomar decisiones informadas en entornos complejos.

Robótica y sistemas autónomos

Para los vehículos autónomos y los robots, los LWM proporcionan una comprensión más profunda de las propiedades espaciales y las interacciones entre objetos. Respaldan el entrenamiento en diversos entornos de entrenamiento y condiciones del mundo real, lo que permite que las máquinas autónomas naveguen de forma más segura y adaptativa.

Educación y formación

Los LWM pueden generar experiencias interactivas y mundos virtuales realistas para la formación de habilidades. En campos como la aviación o la medicina, los LWM pueden simular escenarios de alto riesgo, lo que permite a los estudiantes practicar en entornos virtuales seguros pero realistas.

Monitoreo ambiental

Los LWM procesan datos satelitales, flujos de sensores y secuencias extendidas de información ambiental para predecir la dinámica climática. Esto permite a las partes interesadas optimizar la utilización de recursos, rastrear los impactos de la deforestación o modelar escenarios de desastres.

Juegos y entretenimiento

Con la capacidad de generar videos y simulaciones inmersivas a partir de una sola imagen de prompt o descripción en lenguaje, los LWM abren posibilidades para experiencias interactivas en juegos, RA y RV. Su capacidad para crear secuencias de video de un millón de fotogramas ofrece un salto en realismo y creatividad.

Ejemplos reales de modelos de mundo grandes

Marble: un modelo de mundo multimodal

Marble⁶es un modelo de mundo multimodal desarrollado por World Labs. Está diseñado para crear mundos 3D persistentes y de alta fidelidad que pueden generarse, editarse y explorarse de forma interactiva utilizando una variedad de entradas.

Características clave

• Generación de mundos multimodales: Marble puede generar entornos 3D completos a partir de indicaciones de texto, imágenes, videos o diseños 3D.
• Edición y expansión interactivas: Una vez creado un entorno, Marble proporciona herramientas para editarlo y expandirlo. Los usuarios pueden refinar elementos del mundo, modificar diseños e iterar sobre los diseños.
• Mundos 3D persistentes: Los mundos creados por Marble mantienen consistencia espacial y pueden ser revisitados, iterados o compuestos con otros mundos generados.
• Capacidades de exportación: Marble permite a los usuarios exportar los mundos generados en múltiples formatos, incluidos splats gaussianos, mallas y video. Estos resultados se pueden utilizar en otras herramientas, flujos de trabajo y aplicaciones posteriores más allá de la propia interfaz de Marble.

Vea el video a continuación para ver un ejemplo de generación de texto a video:

WorldsNQ

Worlds presentó WorldsNQ, una plataforma de modelo de mundo grande diseñada para empresas industriales que necesitan sistemas de IA para comprender y optimizar operaciones físicas.

La plataforma utiliza datos de cámaras y sensores de IoT para construir modelos dinámicos de entornos del mundo real, como almacenes, fábricas e instalaciones energéticas. WorldsNQ automatiza la creación de modelos y actualiza continuamente los modelos a medida que cambian los entornos operativos.

Capacidades clave:

• Entrenamiento automatizado de modelos: Reduce la necesidad de anotación humana al transformar los datos de sensores en modelos de IA utilizables.
• Aprendizaje continuo: Admite sistemas de circuito cerrado que se adaptan a medida que evolucionan los entornos físicos y los procesos.
• Compatibilidad con hardware existente: Funciona con las cámaras y sensores actuales de una organización, lo que reduce las barreras de implementación.
• Aceleración operativa: Worlds afirma que la plataforma puede reducir los flujos de trabajo de entrenamiento y mantenimiento de meses a días o incluso a un solo día.

Aplicaciones:

• Monitoreo de procesos industriales: Ayuda a fabricantes, proveedores de logística y empresas de energía a convertir las operaciones físicas en flujos de datos medibles.
• Automatización en entornos físicos: Permite a las empresas construir modelos de IA que pueden observar, aprender y mejorar los flujos de trabajo del mundo real.
• Gestión del ciclo de vida de los modelos de IA: Aborda la deriva de modelos manteniendo los modelos alineados con los datos operativos en vivo en lugar de depender de conjuntos de entrenamiento estáticos.

Niantic Spatial / Modelo geoespacial grande

Niantic Spatial está desarrollando un Modelo Geoespacial Grande (LGM) para proporcionar comprensión espacial del mundo real a los sistemas de IA física.

El enfoque de Niantic se centra en datos georreferenciados del mundo real para ayudar a las máquinas a comprender dónde están, qué están mirando y cómo deben actuar en el espacio físico.

Capacidades clave:

• Fundamentación geoespacial: Utiliza escaneos 3D del mundo real, mapas espaciales, datos de posicionamiento y otras entradas georreferenciadas para modelar entornos físicos.
• Localización y orientación: Ayuda a teléfonos, robots, drones, gafas de RA y otros dispositivos a determinar su posición y dirección.
• Comprensión espacial semántica: Admite la interpretación de entornos del mundo real, como la identificación de objetos, estructuras o detalles relevantes para la inspección.
• Papel complementario a los WFM: Niantic posiciona los LGM como una capa de fundamentación que puede funcionar junto con los modelos fundacionales del mundo y los modelos de lenguaje grandes.

Aplicaciones:

• Robótica y navegación autónoma: Permite que robots o drones naveguen por entornos urbanos o industriales complejos con mayor precisión.
• Operaciones de campo: Permite alinear comentarios de inspección, órdenes de trabajo y documentación con el entorno construido real.
• Entornos sin GPS: Proporciona inteligencia espacial donde el posicionamiento GPS convencional no es fiable o no está disponible.
• RA y computación espacial: Admite dispositivos que necesitan una comprensión 3D compartida del mundo físico para ofrecer experiencias conscientes de la ubicación.

Genie 3: un modelo de mundo fotorrealista en tiempo real para entornos interactivos

Google DeepMind presentó Genie 3⁷como un modelo de mundo de propósito general capaz de generar entornos interactivos y fotorrealistas a partir de indicaciones de texto.

A diferencia de los modelos generativos anteriores que producen escenas estáticas o clips de video cortos, Genie 3 simula mundos que pueden explorarse y con los que se puede interactuar en tiempo real, lo que marca un gran paso adelante en el modelado de entornos para la IA encarnada.

El modelo está diseñado para ayudar a los sistemas de IA a aprender cómo funciona el mundo permitiéndoles experimentar, actuar dentro de él y observar las consecuencias de las acciones en entornos dinámicos. Esto posiciona a Genie 3 como una capacidad fundamental para entrenar agentes que deben razonar, planificar y adaptarse en entornos complejos.

El video a continuación muestra cómo Genie puede modelar el mundo físico y crear resultados utilizando indicaciones de entorno y personajes:

Capacidades clave

• Simulación del mundo en tiempo real: Genie 3 genera entornos que se ejecutan a aproximadamente 20–24 fotogramas por segundo, lo que permite una interacción continua en lugar de secuencias pregeneradas.
• Controlabilidad interactiva: Los mundos generados son totalmente navegables. Los humanos o los agentes de IA pueden moverse por los entornos e interactuar con ellos, mientras el modelo simula cómo responde el mundo a esas acciones.
• Renderizado fotorrealista: Los mundos se producen con una resolución de 720p y alta fidelidad visual, capturando texturas, iluminación y detalles ambientales realistas.
• Consistencia y memoria del mundo: Genie 3 mantiene consistencia interna. Cuando los usuarios vuelven a visitar ubicaciones vistas anteriormente, el modelo recuerda y reconstruye los detalles previos en lugar de generarlos de nuevo.
• Plausibilidad física: Los entornos reflejan la estructura y la dinámica del mundo real, lo que permite al modelo simular paisajes y entornos naturales de una manera que respalda la exploración intuitiva.

Limitaciones de Genie 3

• Rango limitado de acciones: Genie 3 actualmente admite un conjunto restringido de interacciones. Si bien los usuarios pueden navegar por los entornos y provocar ciertos cambios mediante indicaciones de texto, los agentes aún no pueden realizar un conjunto amplio o totalmente autónomo de acciones dentro del mundo.
• Dinámica multiagente básica: El modelo está limitado para simular interacciones complejas entre múltiples agentes independientes. La coordinación realista, la competencia o el comportamiento emergente entre varios agentes siguen siendo un desafío de investigación abierto.
• Sin precisión exacta del mundo real: Genie 3 no produce reconstrucciones completamente precisas de ubicaciones específicas del mundo real. Aunque los entornos parecen realistas, deben entenderse como simulaciones plausibles en lugar de gemelos digitales precisos.
• Limitaciones en la representación de texto: El texto dentro de los entornos (como señales o etiquetas escritas) no se genera de forma fiable a menos que se especifique explícitamente en la indicación, e incluso entonces puede ser imperfecto.

Decart

El trabajo de Decart en modelos de mundo grandes (LWM) abarca tanto experiencias de consumo como infraestructura empresarial.

Su plataforma Oasis permite a los usuarios generar y explorar mundos virtuales adaptativos con video en tiempo real y funciones interactivas que evolucionan en respuesta a la entrada del usuario. A menudo comparado con Minecraft, Oasis ha atraído a millones de usuarios por sus experiencias audiovisuales dinámicas.

Para las empresas, Decart ofrece una herramienta de optimización de GPU que mejora la eficiencia durante el entrenamiento y la inferencia. Esta solución acelera el desarrollo de modelos, reduce los costes de implementación y permite a las empresas escalar aplicaciones de IA de manera más asequible.⁸

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Desafíos y cómo mitigarlos

A pesar de su promesa, los LWM enfrentan varios desafíos:

• Complejidad de los datos: El entrenamiento requiere conjuntos de datos masivos y multimodales que cubran secuencias de video, audio, sensores y lenguaje. La mitigación implica combinar la generación de datos sintéticos con el ajuste fino con datos del mundo real.
• Intensidad computacional: Manejar secuencias largas y la comprensión de video exige una gran potencia de cálculo. Se están desarrollando técnicas como la atención en anillo y longitudes de secuencia optimizadas para hacer que el entrenamiento sea más eficiente.
• Sesgo y seguridad: Incorporar conocimiento humano y datos del mundo real plantea riesgos de sesgo o uso indebido. Es esencial un entrenamiento cuidadoso del modelo, la evaluación en nuevos benchmarks y la supervisión ética.
• Privacidad: Los entornos del mundo real a menudo incluyen información personal y sensible. Son necesarios un entrenamiento que preserve la privacidad y marcos de gobernanza claros.

Perspectivas futuras

Los modelos de mundo grandes representan un cambio de paradigma en la inteligencia artificial. No son simplemente versiones más grandes de los modelos existentes, sino que introducen la capacidad de aprender de entornos del mundo real, generar videos con conciencia física y permitir que las máquinas autónomas actúen entornos dinámicos.

A medida que la tecnología madure, es probable que los LWM formen la columna vertebral de los sistemas de IA física que unen las experiencias virtuales y del mundo real, apoyando tanto aplicaciones industriales especializadas como experiencias interactivas orientadas al consumidor.

Cita esta investigación

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Registro de cambios

4 actualizaciones

20262025

1. 4 de jun

   Añadidos WorldsNQ de Worlds y el Large Geospatial Model de Niantic Spatial a la sección de ejemplos de grandes modelos del mundo.

2. 4 de feb

   Se eliminó Genie 2 del artículo.

3. 2 de feb

   Se añadieron Marble y Genie 3 a la sección Ejemplos reales de grandes modelos del mundo.

Enlaces de referencia

1.

GitHub - LargeWorldModel/LWM: Large World Model -- Modeling Text and Video with Millions Context · GitHub

2.

Making Large Language Models into World Models with Precondition and Effect Knowledge

3.

PoE-World: Compositional World Modeling with Products of Programmatic Experts

4.

LatticeWorld: A Multimodal Large Language Model-Empowered Framework for Interactive Complex World Generation

5.

General Agentic Planning Through Simulative Reasoning with World Models

6.

Marble: A Multimodal World Model | World Labs

7.

Genie 3 — Google DeepMind

8.

Decart AI Lab | Real-Time World Models

Decart AI Lab

Sıla Ermut

Analista de la industria

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Sıla Ermut es analista de la industria en AIMultiple y cubre modelos de IA, infraestructura de IA, gobernanza de IA y aplicaciones empresariales de IA. Su investigación se centra principalmente en el uso de la IA en marketing, atención sanitaria, cadenas de suministro y sostenibilidad.
Anteriormente trabajó como reclutadora en empresas de gestión de proyectos y consultoría. Sıla tiene un máster en Psicología Social y una licenciatura en Relaciones Internacionales.

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